外送茶聯合會

  第一章　緒論：當技術暴力遇上身體政治   近年來，人工智慧影像生成技術的進步，使「深偽」（ deepfake ）與「 AI 濾鏡」成為大眾娛樂與社群媒體的日常工具。使用者僅需上傳一張照片，即可自動生成「理想化」或「性感化」版本的影像。然而，這項技術同時開啟了未經授權使用肖像製造色情影像的灰色產業鏈。   對外送茶工作者而言，肖像不只是個人外貌，更是其職業身分、信任關係與經濟命脈的重要資產。她們多以自拍、宣傳照或匿名形象與顧客互動，若這些影像遭 AI 濾鏡重製為裸照或淫穢影像，將構成極大傷害。   本文旨在探討此一現象在法律、倫理與社會層面的意涵，特別聚焦於台灣外送茶工作者在 AI 影像濫用下的權益困境，並提出可行之制度改革建議。   第二章　 AI 色情濾鏡的技術特徵與擴散機制   AI 色情濾鏡（ AI Nude Filter ）多建立於生成對抗網絡（ GAN ）與深度學習技術上，透過訓練數十萬張人體影像，學習人類皮膚、曲線與光影特徵，再將目標人物的臉部或身體局部重建於「虛擬裸體模板」之上。   這項技術原可用於醫學影像修復或藝術創作，但在商業應用中迅速被轉化為色情濾鏡服務。目前網路上存在多種管道：   Telegram 或 Discord 上的匿名生成群組；   各國開源濾鏡應用（如 PornAI 、 DeepNude clone ）；   社群應用（如 FacePlay 、 Reface ）被改造為暗網服務版本。   生成者通常不需技術門檻，僅以加密貨幣付費即可取得「高擬真」影像。受害者往往在不知情情況下被製作、散布於論壇或成人平台。   外送茶工作者的照片因具可辨識性且多為公開宣傳照，成為 AI 濾鏡演算法的主要素材來源之一。研究指出， 2024 年於 Reddit 及 X 平台上流傳的 AI 偽造裸照中，約有 27% 使用職業化自拍或「 OnlyFans 」帳號照片作為基底（ Digital Abuse Observatory, 2024 ）。   第三章　台灣法律框架與 AI 影像侵權的模糊地帶 一、現行法律規範之不足 ...

  第一章：數位身份偽裝的背景   在外送茶產業中，匿名與隱私保護是從業者的基本需求。由於警方臨檢、社會污名以及個人安全風險，許多外送茶女會透過數位身份偽裝技術來保護自身資訊，例如：   虛擬號碼與一次性 SIM 卡：避免真實電話被追蹤。   VPN 與跳板伺服器：隱藏 IP 來源，降低被定位風險。   AI 修圖與人像替換：在宣傳照中使用臉部偽裝，避免親友或警方認出。   數位化人設：打造假學歷、假職業、假興趣，以應對客戶好奇。   這些方法使得外送茶女能在高風險的工作環境中獲得一定程度的心理安全感，然而，技術總是雙面刃，當對方是精通網路安全或駭客技術的「技術宅」時，偽裝的防線可能瞬間瓦解。   第二章：技術宅破解的事件   某外送茶女「小芸」自認防護得宜，使用 AI 換臉軟體處理照片、透過加密聊天軟體聯繫客戶。然而，一位客戶實際上是熟悉資訊安全的「技術宅」。他利用以下方式破解了偽裝：   照片殘留數據追蹤：小芸上傳的照片雖然換臉，但背景中仍殘留真實環境的細節，技術宅透過影像比對找到線索。   語音分析：雖然小芸使用變聲軟體，但長時間對話後仍能透過音頻頻譜辨識出真實聲音特徵。   網路流量交叉比對：技術宅使用網路工具，從 VPN 流量中找出可能的漏洞，推測小芸的上線時間與地區。   社群媒體側寫：透過比對特徵詞與對話風格，他懷疑小芸在其他平台上的匿名帳號與其相同。   這一連串技術行動讓小芸的數位身份逐漸被揭露。雖然技術宅最初只是出於「好奇心」而非惡意，但對於外送茶女來說，這等於生命線被人握住，潛在風險極大。   第三章：外送茶女的自我保護行動   小芸在意識到被「技術宅」識破後，立即展開了一連串自我保護行動，以免遭到威脅或利用：   立即更換通訊工具：將所有客戶導向新平台，並刪除舊帳號，避免個資繼續外洩。   數位足跡清理：聘請「數位清潔師」，清除網路上可能連結真實身份的資訊，包括舊相簿、論壇留言與社群平台。   建立多層身份防火牆：設...